基于模糊PID的混合动力挖掘机回转制动研究

针对油电混合动力挖掘机回转的制动超调以及制动后的自锁问题,设计了一种带修正规则的模糊PID控制算法,并将该算法应用于回转制动控制。在AMESIM与MATLAB平台上运用上述控制算法对回转制动过程进行了联合仿真,仿真结果表明,设计的控制算法相对于传统的PID控制算法而言,在回转制动及停车自锁的情况下,能够较明显改善对混合动力挖掘机回转的平稳控制。该算法经实际应用后测试表明,其综合性能不但能满足实际操作要求,而且具有较好的节油性和较强的实用性。     

基于改进的PID算法的压电柔性机械臂振动主动控制

针对柔性机械臂的振动抑制问题,将模糊逻辑控制与增量式PID算法结合,通过模糊控制算法对增量式PID的主要参数进行在线最佳整定,从而得到增量式模糊自整定PID控制算法。通过对无反馈控制、增量式PID控制、增量式模糊自整定PID控制的分析及仿真,说明此控制方法可以使机械臂末端振幅衰减80%以上。改变机械臂的末端集中质量的结果表明:当机械臂抓取不同质量重物时,增量式模糊自整定PID控制算法仍然能够达到良好的控制效果。     

基因芯片PCR温度模糊自整定PID控制算法的研究

在核酸扩增反应仪中,基因芯片核酸扩增反应过程要求实现温度高精度快速跟踪控制,常规温控方案和算法难以实现.将模糊推理系统与常规PID控制方式相结合,采用模糊自整定PID控制算法实现了温度快速跟踪控制.实验结果表明:模糊自整定PID控制算法比常规PID算法具有更强的鲁棒性,能够克服控制对象热惯性参数时变性的影响,降低了输出温度最大超调量,提高了稳态精度.     

基于模糊PID控制算法的微小型三轴稳定平台

针对微小型三轴稳定平台因框架耦合导致控制精度变低的问题,设计了一种模糊控制器与传统PID相结合的智能控制算法。将模糊PID控制器加入到稳定平台控制系统位置闭环中,通过对电机位置信号的采集与分析,得出模糊PID控制算法相比于传统PID控制算法,具有系统超调量小、控制精度较高、抗干扰能力强的结论。将平台置于高精度转台上进行动态测试,结果表明在该算法下系统的超调量σ可控制在1%以内,调节时间t控制在0.5 s以内,可实现对稳定平台偏航角、仰俯角和滚转角的稳定控制。     

沥青摊铺机液压行驶驱动系统控制算法和控制策略

针对摊铺机行驶驱动系统的特殊要求,重点研究恒速摊铺的控制问题.采用了模糊PID混合控制算法,利用Simulink对整个行驶驱动系统建立了数学模型并进行仿真分析,仿真结果表明采用模糊PID控制效果要优于传统PID控制.     

变摩擦负载下双电机同步控制系统设计与实验

针对双电机同步控制系统实际运行中存在摩擦负载作用的问题,建立了双电机同步控制系统的数学模型和Stribeck摩擦模型。在分析同步控制的各种控制方式和控制算法优缺点的基础上,利用模糊PID控制的优点,提出在偏差耦合控制方式下采用模糊PID控制算法对偏差进行调节的双电机同步控制方案,并与采用常规PID算法的控制方案进行比较。仿真和实验结果表明,采用模糊PID控制算法的偏差耦合同步控制系统具有较好的抗干扰性和同步控制精度,优于常规PID控制系统的性能。     

智能烤烟房的温湿度控制系统设计

介绍一种智能烤烟房温湿度控制系统的设计。结合积分分离PID控制、模糊自适应控制等理论研究,提出对温湿度采用积分分离PID和模糊控制相结合的控制算法。利用M atlab对不同的控制算法进行了仿真实验,试验证明组合温湿度控制算法提高了传统PID算法的适应能力及控制精度。     

模拟盾构推进液压系统控制算法的研究

介绍了盾构模拟试验平台推进液压系统的工作原理，考虑到传统PID算法由于系统的时变非线性以及复杂工况的影响，在系统中采用了模糊PID复合控制算法和模糊自整定PID控制算法，并进行了系统仿真。仿真结果表明，改进后的控制算法能明显改善系统的鲁棒性和适应能力，而且模糊自适应PID算法的控制特性更加优秀。实验结果也表明，改进后的系统能较好地对推进速度和推进压力进行控制，取得了良好的效果。     

模糊PID控制算法在密集烤房控制系统中的应用

基于PID控制算法以及模糊控制算法原理,采用PID控制与模糊控制结合的方法,生成了模糊PID控制的算法,通过计算得出供热阀门以及补风门相应的开启变化角度,从而实现了对密集烤房控制系统中的温度自动控制,实验结果表明模糊PID控制可以获得良好的控制效果,并且调试方便、提高控制系统的控制精度、稳定性和可靠性。     

移动机器人智能路径跟踪系统的应用研究

介绍了一种用于移动机器人路径跟踪控制系统中参数自调整的模糊PID控制器.给出了参数自调整的原则、模糊PID控制算法,阐述了参数自调整模糊PID控制器的工作原理、特点及组成,并通过仿真实验与常规PID控制对比,结果表明了移动机器人路径跟踪控制系统具有超调小、响应快、调节时间短等较高的控制精度和良好的动态品质及鲁棒性,从而证明了该模糊PID控制算法对移动机器人路径跟踪控制的有效性.     

带自调整因子模糊温度控制器的研究

在锅炉给水处理工艺过程中,除氧是一个非常关键的环节。氧是造成给水系统和锅炉腐蚀的主要原因,给水中的氧气应当迅速得到清除,否则它会腐蚀锅炉的给水系统和部件,从而影响锅炉系统的正常运作,所以除氧器在热力发电厂中起到了很重要的作用。通过研究适用于除氧器控制系统的控制规律和控制算法,针对某发电厂的实际情况,提出了带有自调整因子的模糊控制算法,并使用单片机PIC18F252与AT89C52的开发系统在实验室中对系统进行了模拟实验。使用MATLAB软件对PID控制、带自调整因子模糊控制分别进行了仿真研究,仿真结果表明,带自调整因子模糊控制能满足调节时间短、超调量小且稳态误差在(104±3)℃内的控制要求。     

直驱泵控电液位置伺服系统模糊PID控制仿真与实验研究

直驱泵控系统由于控制精度高、响应快、功率损失小、结构紧凑等优点,逐渐被应用到工业控制领域。但直驱泵控系统存在严重饱和与死区、非线性、时变性、时滞性的特点。我们采用模糊PID控制方法进行直驱泵控系统的液压缸位置伺服控制。在AMESim/Simulink联合仿真平台上建立了系统模型与模糊PID控制算法,采用PID和模糊PID控制算法对系统阶跃响应和正弦跟踪性能进行了仿真研究,同时在自行开发的电液比例伺服控制实验台上对PID和模糊PID控制性能进行了实验研究。结果表明：自适应模糊PID控制能大大改善了PID控制的性能,具有响应速度快、上升时间短、无滞与超调小的特点。     

液压机械手电液比例系统模糊PID控制研究

针对液压机械手的电液比例系统存在较大程度的系统参数变化和负载干扰等特点,一般控制方法难以全部满足性能要求。常规PID控制方法虽然算法简单、可靠性好、鲁棒性高,但由于参数整定繁杂,往往造成参数整定不良、性能欠佳、适用性能差。为了改善这些缺陷,将模糊控制理论与PID控制理论相结合,设计了模糊PID控制器,实现了对PID参数的在线整定。利用MATLAB/Simulink进行仿真,比较常规PID控制与模糊PID控制下电液比例系统的控制效果,发现模糊PID控制器较好地克服了系统的非线性和负载干扰的影响,提高了系统的稳定性和动态性能。     

模糊PID控制方法的仿真和研究

PID控制,其算法简单、鲁棒性好、可靠性高,但是常规PID控制存在控制精度不理想、适应性差等问题。文章对传统PID控制原理和模糊PID控制算法进行研究和分析;同时利用MATLAB软件对系统进行仿真、比较,可以得到模糊PiD控制的鲁棒性、动态性及稳定性都得到了改善。     

模糊PID控制在除氧系统中的应用

采用模糊控制与PID控制方式相结合的控制策略,设计了一种高精度温度控制算法,并以PIC18F258单片机为核心,实现了该控制方案。使用Matlab软件对PID控制、模糊PID控制分别进行了仿真研究,仿真结果表明参数模糊PID控制能满足调节时间短、超调量小且稳态误差在104±3℃内的控制要求。     

一种PID型自适应模糊控制的设计及其应用

提出了一种PID型自适应模糊控制方法,进而将该方法应用于机器人末端执行器进行控制,仿真结果表明本文提出的控制方案在应用于机器人力控制时具有优秀的响应性能和运动精度,同时该方法简单实用,非常适用于实际生产。     

PID控制算法在加热炉温度控制中的应用研究

主要介绍蓄热式加热炉的发展状况,分别比较了PID控制算法、模糊控制算法和神经网络控制算法的优缺点,并结合某钢厂高速线材厂的实际情况,提出一种新型的智能控制算法-神经网络模糊PID控制算法.     

模糊PID算法在泡沫玻璃窑炉温度控制中的应用

在工业窑炉温度控制系统中,由于被控参数具有时变性、非线性、不确定性,常规PID控制算法难以满足控制要求。该文采用模糊PID自整定控制算法,重点介绍模糊PID控制的基本原理及其在泡沫玻璃生产中的应用。     

基于Fuzzy-PID算法的电子装配设备温控策略研究

运用模糊控制理论与PID算法合成了模糊自校正P1D控制器,该控制器既具有模糊控制灵活性、适应性强的优点,又具有PID控制器精度高的特点.将其成功应用于一类电子装配设备的温控系统中,实现了对PID参数的实时在线修正,在控制稳定性方面获得了比常规PID控制更好的调温效果.应用基于MODBUS协议的单片机加触摸屏的主从式控制方案组建结构简单、性能稳定的系统,在此平台上实验验证了Fuzzy-PID温控策略的可实施性.     

Fractional order fuzzy control of hybrid power system with renewable generation using chaotic PSO

This paper investigates the operation of a hybrid power system through a novel fuzzy control scheme. The hybrid power system employs various autonomous generation systems like wind turbine, solar photovoltaic, diesel engine, fuel-cell, aqua electrolyzer etc. Other energy storage devices like the battery, flywheel and ultra-capacitor are also present in the network. A novel fractional order (FO) fuzzy control scheme is employed and its parameters are tuned with a particle swarm optimization (PSO) algorithm augmented with two chaotic maps for achieving an improved performance. This FO fuzzy controller shows better performance over the classical PID, and the integer order fuzzy PID controller in both linear and nonlinear operating regimes. The FO fuzzy controller also shows stronger robustness properties against system parameter variation and rate constraint nonlinearity, than that with the other controller structures. The robustness is a highly desirable property in such a scenario since many components of the hybrid power system may be switched on/off or may run at lower/higher power output, at different time instants.